DPAFNet：用于单幅图像去雨的双路注意力融合网络
计算机视觉与模式识别
2024-01-17 v1 人工智能
图像与视频处理
摘要
雨天天气会对成像系统的正常运行产生显著影响。基于此前提，图像去雨一直是低级视觉任务中的一个热门分支，尤其是使用深度神经网络的方法。然而，大多数神经网络是单分支的，例如仅使用卷积神经网络或 Transformer，这不利于图像特征的多维融合。为了解决这个问题，本文提出了一种双分支注意力融合网络。首先，提出了一种双分支网络结构。其次，提出了一种注意力融合模块，用于选择性地融合两个分支提取的特征，而不是简单地将它们相加。最后，完整的消融实验和充分的对比实验证明了所提方法的合理性和有效性。
引用
@article{arxiv.2401.08185,
title = {DPAFNet:Dual Path Attention Fusion Network for Single Image Deraining},
author = {Bingcai Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.08185},
year = {2024}
}